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內容簡介： 本书以“真实数据科学”为核心视角，通过扎实且具实践导向的内容，深入解析负责任的数据科学实践路径。从提出PCS框架（可预测性、可计算性、稳定性）切入，贯穿数据科学生命周期全流程，探究如何通过批判性思维和实证评估，确保数据分析结果的可信度，避免“数据窥探”和误导性结论。 同时，本书敏锐聚焦数据科学实践中的关键环节，借助全球器官捐献数据、美国农业部食物营养数据等真实案例，详细演示数据清洗、探索性数据分析、模型构建等技术的实际应用，展现多重因素如何影响分析质量，以及如何通过严谨的全流程管理提升结果的可靠性。 通过本书，读者将深入理解数据科学实践的核心逻辑，掌握解锁负责任的数据分析与决策的有效方法，了解如何在复杂的真实数据场景中得出可信的结论，从而成为推动数据科学负责任应用的实践者。 關於作者： 郁彬 国际著名统计学家，美国国家科学院院士，美国艺术与科学院院士。现任加利福尼亚大学伯克利分校统计系、电子工程系和计算生物中心的校长杰出教授，西蒙斯计算理论研究所高级顾问。她在统计机器学习理论、高维数据分析、可信人工智能等方面成绩斐然，并且对交叉学科的研究既广泛又深入（包括神经科学、基因组学和医学人工智能），享有很高的国际声誉。 郁彬教授于1984年毕业于北京大学数学系。1990年获加利福尼亚大学伯克利分校统计学博士学位。2009—2012年期间担任加利福尼亚大学伯克利分校统计系主任。2006年当选古根海姆学者，2012年发表伯努利协会的图基纪念演讲，是泛华统计学会2012年首届许宝禄奖的三位获得者之一。曾任2013—2014年度国际数理统计学会（IMS）主席。2016年举办国际数理统计学会Rietz讲座。2018年获COPSS颁发的Elizabeth L. Scott Award。2021年获瑞士洛桑大学荣誉博士。2023年举办国际数理统计学会Wald讲座并获COPSS DAAL奖。现担任《美国国家科学院院刊》（PNAS）编辑委员会委员。 丽贝卡· L. 巴特（Rebecca L. Barter） 犹他大学研究助理教授。2019年毕业于加利福尼亚大学伯克利分校，取得统计学博士学位。致力于改进当前的统计学、数据素养和教学方法，包括入门和高级水平，并深入研究医疗数据，开发预测模型和进行解释性的数据可视化。

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